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Enregistrement W4220779215 · doi:10.1007/s10549-022-06528-0

Post-diagnostic beta blocker use and breast cancer-specific mortality: a population-based cohort study

2022· article· en· W4220779215 sur OpenAlexfundno aff
Oliver William Scott, Sandar Tin Tin, Mark Elwood, Alana Cavadino, Laurel A. Habel, Marion Kuper‐Hommel, Ian Campbell, Ross Lawrenson

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research and Treatment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityUniversity of AucklandAuckland Medical Research Foundation
Mots-clésMedicineBreast cancerHazard ratioProportional hazards modelCancerInternal medicinePopulationCohortOncologyCohort studyCause of deathGynecologyConfidence intervalDiseaseEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Beta blockers (BB) have been associated with improved, worsened, or unchanged breast cancer outcomes in previous studies. This study examines the association between the post-diagnostic use of BBs and death from breast cancer in a large, representative sample of New Zealand (NZ) women with breast cancer. METHODS: Women diagnosed with a first primary breast cancer between 2007 and 2016 were identified from four population-based regional NZ breast cancer registries and linked to national pharmaceutical data, hospital discharges, and death records. The median follow-up time was 4.51 years. Cox proportional hazard models were used to estimate the hazard of breast cancer-specific death (BCD) associated with any post-diagnostic BB use. RESULTS: Of the 14,976 women included in analyses, 21% used a BB after diagnosis. BB use (vs non-use) was associated with a small and nonstatistically significant increased risk of BCD (adjusted hazard ratio: 1.11; 95% CI 0.95-1.29). A statistically significant increased risk confined to short-term use (0-3 months) was seen (HR = 1.40; 1.14-1.73), and this risk steadily decreased with increasing duration of use and became a statistically significant protective effect at 3 + years of use (HR = 0.55; 0.34-0.88). CONCLUSION: Our findings suggest that any increased risk associated with BB use may be driven by risk in the initial few months of use. Long-term BB use may be associated with a reduction in BCD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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